分布式文件系统与HDFS

lHDFS体系结构与基本概念***

l数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,因此迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统 。
l是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可让多机器上的多用户分享文件和存储空间。
l通透性。让实际上是通过网络来访问文件的动作,由程序与用户看来,就像是访问本地的磁盘一般。
l容错。即使系统中有某些节点脱机,整体来说系统仍然可以持续运作而不会有数据损失。
l分布式文件管理系统很多,hdfs只是其中一种。适用于一次写入多次查询的情况,不支持并发写情况,小文件不合适。

lHDFS的shell操作***

l调用文件系统(FS)Shell命令应使用 bin/hadoop fs 的形式。
l所有的FS shell命令使用URI路径作为参数。

 URI格式是scheme://authority/path。HDFS的scheme是hdfs,对本地文件系统,scheme是file。其中scheme和authority参数都是可选的,如果未加指定,就会使用配置中指定的默认scheme。

 例如:/parent/child可以表示成hdfs://namenode:namenodePort/parent/child,或者更简单的/parent/child(假设配置文件是namenode:namenodePort)

l大多数FS Shell命令的行为和对应的Unix Shell命令类似。

.对hdfs的操作方式:hadoop fs xxx
  hadoop fs -ls  / 查看hdfs的根目录下的内容的
  hadoop fs -lsr / 递归查看hdfs的根目录下的内容的
  hadoop fs -mkdir /d1 在hdfs上创建文件夹d1
  hadoop fs -put <linux source> <hdfs destination> 把数据从linux上传到hdfs的特定路径中
  hadoop fs -get <hdfs source> <linux destination> 把数据从hdfs下载到linux的特定路径下
  hadoop fs -text <hdfs文件> 查看hdfs中的文件
  hadoop fs -rm  删除hdfs中文件
  hadoop fs -rmr 删除hdfs中的文件夹

Namenode与Datanote

namenote

是整个文件系统的管理节点。它维护着整个文件系统的文件目录树,文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。接收用户的操作请求。
文件包括:
①fsimage:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息。
②edits:操作日志文件。
③fstime:保存最近一次checkpoint的时间
以上这些文件是保存在linux的文件系统中。
就有高可靠行:
  对fsimage备份 
  secondarynamenote 对fsimage与edits的合并 ,并会留一份在文件中(如win还原点)
edits 是否上传成功  保证上传完整
 
datanote
文件块(block):最基本的存储单位。对于文件内容而言,一个文件的长度大小是size,那么从文件的0偏移开始,按照固定的大小,顺序对文件进行划分并编号,划分好的每一个块称一个Block。HDFS默认Block大小是64MB,以一个256MB文件,共有256/64=4个Block.
对Block的大小有严格的规定  不能过大或过小
如果过大就会造成上传下载缓慢,上传过程中出现难以控制问题
如果过小就会造成namenote管理文件增多 ,占用大量的空间
不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间
Replication。多复本。默认是三个。
secondarydatanote
l执行过程:从NameNode上下载元数据信息(fsimage,edits),然后把二者合并,生成新的fsimage,在本地保存,并将其推送到NameNode,同时重置NameNode的edits.
l默认在安装在NameNode节点上,但这样...不安全!
总结
hdfs适合存储大数据文件,hdfs很好的格式化了传输的过程,很好的存储数据。便于管理要查询(如数据库)

java接口及常用api***

hadoop之深入浅出的更多相关文章

  1. 从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理

    http://blog.csdn.net/wind19/article/details/7716326 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显 ...

  2. 从Hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理(含淘宝技术架构) (转)

    转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6704077 从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到 ...

  3. 从Hadoop骨架MapReduce在海量数据处理模式(包括淘宝技术架构)

    从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,认为它们非常是神奇.而神奇的东西常能勾 ...

  4. 深入浅出Hadoop Mahout数据挖掘实战(算法分析、项目实战、中文分词技术)

    Mahout简介 Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目, 提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建 ...

  5. 升级版:深入浅出Hadoop实战开发(云存储、MapReduce、HBase实战微博、Hive应用、Storm应用)

          Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系 ...

  6. Hadoop深入浅出实战经典–第02讲

    本文转载:通通学--知识学习与分享平台 Hadoop的核心 HDFS: Hadoop Distributed File System 分布式文件系统 MapReduce:并行计算框架 Yarn:集群资 ...

  7. 深入浅出Hive企业级架构优化、Hive Sql优化、压缩和分布式缓存(企业Hadoop应用核心产品)

    一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍)    1.1.课程的背景       作为企业Hadoop应用的核心产品,Hive承载着FaceBook.淘宝等大佬 95%以上的离线统计,很多企业里的离线统 ...

  8. 深入浅出Hadoop实战开发(HDFS实战图片、MapReduce、HBase实战微博、Hive应用)

    Hadoop是什么,为什么要学习Hadoop?     Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运 ...

  9. 深入浅出Hadoop之HDFS

    hadoop生态系统一直是大数据灵域的热点,其中包括今天要聊的HDFS,和计划以后想聊的yarn, mapreduce, spark, hive, hbase, 已经聊过的zookeeper,等等. ...

随机推荐

  1. 剑指Offer - 九度1512 - 用两个栈实现队列

    剑指Offer - 九度1512 - 用两个栈实现队列2013-11-29 21:23 题目描述: 用两个栈来实现一个队列,完成队列的Push和Pop操作.队列中的元素为int类型. 输入: 每个输入 ...

  2. shell脚本批量下载资源并保留路径

    示例资源列表 如url.txt: http://su.bdimg.com/static/superplus/img/logo_white_ee663702.png http://su.bdimg.co ...

  3. Java基础-3类和对象声明与创建

    一).在1和2中有粗略介绍过类和对象的概念,在这里简单回顾一下: 对象与类:一个实际或者虚拟的物体,这个物体既是我们的对象,这个物体呢又是属于一个分类,如动物类,人类 二).创建对象: 在创建对象的时 ...

  4. Docker私有仓库Harbor部署与使用

    一.harbor介绍 Harbor是一个用于存储和分发Docker镜像的企业级Registry服务器. 由下面几个组件组成: proxy:nginx前端代理,主要是分发前端页面ui访问和镜像上传和下载 ...

  5. 使用jquery validate结合zui作表单验证

    1.引入jquery validate和zui <!-- jQuery (ZUI中的Javascript组件依赖于jQuery) --> <script src="${_b ...

  6. 牛客网暑期ACM多校训练营(第一场):D-Two Graphs

    链接:D-Two Graphs 题意:给出图G1和G2,求G2的子图中和G1同构的个数. 题解:只有8个点,暴力枚举G2的点每个排列,让G1映射到G2中,求出同构个数a.同构的G2就是在G1有边的对应 ...

  7. c# 对XML 解析 和 序列化

    /// <summary> /// 解析XML 数据 /// </summary> /// <param name="re"></para ...

  8. BZOJ3622 已经没有什么好害怕的了 【dp + 二项式反演】

    题目链接 BZOJ3622 题解 既已开题 那就已经没有什么好害怕的了 由题目中奇怪的条件我们可以特判掉\(n - k\)为奇数时答案为\(0\) 否则我们要求的就是糖果大于药片恰好有\(\frac{ ...

  9. mac 安装 visual studio 配置

    前言:今天主要分享的是 Mac 下一款编程软件--Visual Studio,的确,这款软件之前一直是只有 Windows 系统独占的,2017年终于开发了 Mac 版本. 微软这次为 Mac 开发者 ...

  10. Vitamio介绍及使用

    一.Vitamio介绍 1.1 Vitamio是什么? Vitamio是Android平台视音频播放组件,支持播放几乎格式的视频以及主流网络视频流(http/rtsp/mms等),详细的中文介绍: 这 ...